Pessoas de 15 anos ou mais de idade, ocupadas na semana de referência, que estiveram expostas a algum fator que poderia afetar a sua saúde, por faixas de rendimento mensal domiciliar per capita e situação do domicílio
https://sidra.ibge.gov.br/tabela/8136
A tabela apresentada é uma análise detalhada das características do trabalho e apoio social, com foco nas pessoas de 15 anos ou mais de idade, ocupadas na semana de referência, que estiveram expostas a algum fator que poderia afetar a sua saúde. O objetivo principal da tabela é identificar as pessoas expostas a fatores que podem afetar a saúde e avaliar a extensão dessa exposição.
As principais métricas disponíveis incluem:
- A exposição a fatores que podem afetar a saúde, medida por meio de variáveis binárias (presente/absente) e percentuais.
- O coeficiente de variação, que mede a variabilidade ou dispersão da exposição a fatores que podem afetar a saúde.
- A proporção de pessoas expostas a fatores que podem afetar a saúde, expressa como porcentagem.
Os dados podem ser segmentados e analisados com base nas seguintes dimensões:
- Rendimento mensal domiciliar per capita: a classe socioeconômica de uma família, com base no rendimento mensal percebido por cada membro da família. Os dados são segmentados em categorias de rendimento mensal, indicando a relação entre o rendimento e o salário mínimo, além de uma categoria sem rendimento até 1/4 do salário mínimo.
- Situação do domicílio: a localização geográfica em que reside a família, classificada como rural ou urbana. Os dados são segmentados em duas categorias, indicando se o domicílio é de uma área rural ou urbana.
Essas dimensões permitem analisar a exposição a fatores que podem afetar a saúde em diferentes contextos socioeconômicos e geográficos. Além disso, as variáveis binárias e percentuais permitem avaliar a magnitude da exposição e identificar padrões de risco.
As aplicações práticas dos dados incluem:
- Desenvolvimento de políticas públicas para reduzir a exposição a fatores que podem afetar a saúde em diferentes grupos socioeconômicos e geográficos.
- Identificação de áreas de alto risco para a saúde, com base na exposição a fatores ambientais e ocupacionais.
- Avaliação da eficácia de intervenções para reduzir a exposição a fatores que podem afetar a saúde.
Aspectos metodológicos relevantes incluem:
- O uso de uma amostra representativa da população brasileira, com base no nível territorial (administrativo, Unidade da Federação, Grande região e Brasil).
- A aplicação de um intervalo de confiança de 95% para garantir a precisão das estimativas.
- A consideração de fatores ambientais e ocupacionais como causas primárias de exposição a fatores que podem afetar a saúde.
✨ Texto gerado por um modelo de linguagem
Períodos Disponíveis 1
Níveis Territoriais e Localidades
Administrativo
- N1 Brasil 1
- N2 Grande região 5
- N3 Unidade da Federação 27
Mapa de Localidades com Dados Disponíveis
Variáveis
Classificações & Categorias
- Total
- Sem rendimento até 1/4 do salário mínimo
- Mais de 1/4 a 1/2 do salário mínimo
- Mais de 1/2 a 1 salário mínimo
- Mais de 1 a 2 salários mínimos
- Mais de 2 a 3 salários mínimos
- Mais de 3 a 5 salários mínimos
- Mais de 5 salários mínimos
- Total
- Urbana
- Rural
Histórico de Alterações
Sobre esta Tabela (Metodologia e Fonte)
Metodologia de Extração: Os dados desta tabela são extraídos em tempo real e de forma automatizada através da interface SIDRA API. O portal Quantilica processa as respostas JSON brutas do IBGE, normalizando metadados geográficos e dimensões analíticas para exibição tabular e estruturação de data frames.
Como usar estes dados: Para analisar essas informações, você pode observar as Variáveis (métricas coletadas) e cruzá-las com as Classificações (categorias e segmentações). Utilize a ferramenta de extração clicando nos ícones de download () ao lado das variáveis para obter código de integração direta em Python ou SQL.
Fonte Oficial: Todos os valores tabulados são de autoria e responsabilidade do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Esta página atua como um catálogo de referência não oficial, construído em cima de dados públicos abertos.